结合具体案例,介绍数据挖掘实现过程,完成包括对数据进行预处理,包括空值处理、降维处理、离散处理,因子分析、主成分分析、抽样、过滤等,创建、训练、评估模型,预测,修改模型参数,误差分析等一系列功能。
大数据技术丛书《数据挖掘与数据化运营实战:思路、方法、技巧与应用》迷你书 阿里巴巴数据分析专家 卢辉 用他多年的数据挖掘实践“以业务为核心,思路为重点,数据挖掘技术为辅助”的数据挖掘商业实践思想
从深度学习技术原理和优势入手,借鉴近年来深度学习行业的发展动态和热点应用,结合电信运营商网络数据现状,对深度学习技术在电信运营商中的应用进行了展望。
李建中:大数据与传感网(大数据计算的挑战与机遇,2012CWSN大会报告)
摘要 电信资费套餐是电信运营商进行客户关系管理的手段,能使客户受惠并提高运营商收益。使用数据挖掘技术可以制定资费套餐。首先介绍了数据挖掘的流程,并以外来务工人群为例进行了具体解释。然后,提出了运营商收
数据挖掘是从大量的应用数据中提取人们事先不知道的、潜在并且有用的信息和知识的过程。数据挖掘的方法有很多,其中应用最广泛的方法之一就是数据的关联规则挖掘。文章介绍了数据挖掘的一般技术,对于关联规则中的A
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ArcGIS平台下的大数据挖掘